Wstęp

Analiza zbioru była dosyć skomplikowana z powodu dużej liczby kolumn.

Dodatkowo nie ułatwiała tego dość egzotyczna, biologiczna dziedzina.

Problemy pojawiły się przy określaniu korelacji pomiędzy kolumnami, gdzie część nie była numeryczna, a poza tym, nie sposób było pokazać wszystkich równocześnie.

1. Wykorzystane biblioteki

library(dplyr)
library(tibble)
library(tidyr) #transformowanie danych
library(ggplot2)
library(plotly)
library(kableExtra) #ładne tabele
library(data.table) #%like%
library(corrplot)
library(caret)

2. Powtarzalność wyników przy każdym uruchomieniu raportu na tych samych danych

set.seed(23)

3.Wczytanie danych z pliku

Wczytujemy dane z pliku all_summary.csv. Za pomocą heurystyki wyznaczamy klasy pierwszych 100 wierszy.

filePath = "C:/Users/micha/Downloads/all_summary.csv"
initial <- read.table(filePath, nrows = 100, sep = ";", header = TRUE)
classes <- sapply(initial, class)
file_data <- read.table(filePath, colClasses = classes, sep = ";", na.strings = 'nan', nrows = 10000, header = TRUE)
data <- file_data

Dane znajdują się w zmiennej data.

4.Wstępne czyszczenie danych

Liczba wierszy w zbiorze: 10000.

Usuwamy wiersze posiadające wartość zmiennej ref_name równą: “UNK”, “UNX”, “UNL”, “DUM”, “N”, “BLOB”, “ALA”, “ARG”, “ASN”, “ASP”, “CYS”, “GLN”, “GLU”, “GLY”, “HIS”, “ILE”, “LEU”, “LYS”, “MET”, “MSE”, “PHE”, “PRO”, “SEC”, “SER”, “THR”, “TRP”, “TYR”, “VAL”, “DA”, “DG”, “DT”, “DC”, “DU”, “A”, “G”, “T”, “C”, “U”, “HOH”, “H20”, “WAT”

res_names_to_remove <- c('UNK', 'UNX', 'UNL', 'DUM', 'N', 'BLOB', 'ALA', 'ARG', 'ASN', 'ASP', 'CYS', 'GLN', 'GLU', 'GLY', 'HIS', 'ILE', 'LEU', 'LYS', 'MET', 'MSE', 'PHE', 'PRO', 'SEC', 'SER', 'THR', 'TRP', 'TYR', 'VAL', 'DA', 'DG', 'DT', 'DC', 'DU', 'A', 'G', 'T', 'C', 'U', 'HOH', 'H20', 'WAT')
data <- filter(data, !res_name %in% res_names_to_remove)

Liczba wierszy w zbiorze po usunięciu wierszy z ww. wartościami res_name: 9940.

5. Analiza brakujących danych

W poniższej sekcji oczyścimy dane z kolumn i wierszy zawierających wartości NaN.

Na początku analiza kolumn.

Wyznaczamy kolumny, które zawierają przynajmniej jedną wartość NaN, grupujemy po nazwie.

column_value_DT <- gather(data, "column_name", "val", 1:ncol(data))
columns_with_nans <- filter(column_value_DT, is.na(column_value_DT$val))[,1]

Wyświetlamy podsumowanie:

table(columns_with_nans)
## columns_with_nans
##            dict_atom_C_count            dict_atom_N_count 
##                          174                          174 
##        dict_atom_non_h_count dict_atom_non_h_electron_sum 
##                          174                          174 
##            dict_atom_O_count            dict_atom_S_count 
##                          174                          174 
##           part_01_density_CI        part_01_density_E2_E1 
##                           80                           80 
##        part_01_density_E3_E1        part_01_density_E3_E2 
##                           80                           80 
##           part_01_density_FL      part_01_density_FL_norm 
##                           80                           80 
##           part_01_density_I1      part_01_density_I1_norm 
##                           80                           80 
##           part_01_density_I2      part_01_density_I2_norm 
##                           80                           80 
##           part_01_density_I3      part_01_density_I3_norm 
##                           80                           80 
##           part_01_density_I4      part_01_density_I4_norm 
##                           80                           80 
##           part_01_density_I5      part_01_density_I5_norm 
##                           80                           80 
##           part_01_density_I6      part_01_density_I6_norm 
##                           80                           80 
##         part_01_density_M000           part_01_density_O3 
##                           80                           80 
##      part_01_density_O3_norm           part_01_density_O4 
##                           80                           80 
##      part_01_density_O4_norm           part_01_density_O5 
##                           80                           80 
##      part_01_density_O5_norm      part_01_density_sqrt_E1 
##                           80                           80 
##      part_01_density_sqrt_E2      part_01_density_sqrt_E3 
##                           80                           80 
##        part_01_density_Z_0_0        part_01_density_Z_1_0 
##                           80                           80 
##        part_01_density_Z_2_0        part_01_density_Z_2_1 
##                           80                           80 
##        part_01_density_Z_3_0        part_01_density_Z_3_1 
##                           80                           80 
##        part_01_density_Z_4_0        part_01_density_Z_4_1 
##                           80                           80 
##        part_01_density_Z_4_2        part_01_density_Z_5_0 
##                           80                           80 
##        part_01_density_Z_5_1        part_01_density_Z_5_2 
##                           80                           80 
##        part_01_density_Z_6_0        part_01_density_Z_6_1 
##                           80                           80 
##        part_01_density_Z_6_2        part_01_density_Z_6_3 
##                           80                           80 
##        part_01_density_Z_7_0        part_01_density_Z_7_1 
##                           80                           80 
##        part_01_density_Z_7_2        part_01_density_Z_7_3 
##                           80                           80 
##             part_01_shape_CI          part_01_shape_E2_E1 
##                           80                           80 
##          part_01_shape_E3_E1          part_01_shape_E3_E2 
##                           80                           80 
##             part_01_shape_FL        part_01_shape_FL_norm 
##                           80                           80 
##             part_01_shape_I1        part_01_shape_I1_norm 
##                           80                           80 
##             part_01_shape_I2        part_01_shape_I2_norm 
##                           80                           80 
##             part_01_shape_I3        part_01_shape_I3_norm 
##                           80                           80 
##             part_01_shape_I4        part_01_shape_I4_norm 
##                           80                           80 
##             part_01_shape_I5        part_01_shape_I5_norm 
##                           80                           80 
##             part_01_shape_I6        part_01_shape_I6_norm 
##                           80                           80 
##           part_01_shape_M000             part_01_shape_O3 
##                           80                           80 
##        part_01_shape_O3_norm             part_01_shape_O4 
##                           80                           80 
##        part_01_shape_O4_norm             part_01_shape_O5 
##                           80                           80 
##        part_01_shape_O5_norm        part_01_shape_sqrt_E1 
##                           80                           80 
##        part_01_shape_sqrt_E2        part_01_shape_sqrt_E3 
##                           80                           80 
##          part_01_shape_Z_0_0          part_01_shape_Z_1_0 
##                           80                           80 
##          part_01_shape_Z_2_0          part_01_shape_Z_2_1 
##                           80                           80 
##          part_01_shape_Z_3_0          part_01_shape_Z_3_1 
##                           80                           80 
##          part_01_shape_Z_4_0          part_01_shape_Z_4_1 
##                           80                           80 
##          part_01_shape_Z_4_2          part_01_shape_Z_5_0 
##                           80                           80 
##          part_01_shape_Z_5_1          part_01_shape_Z_5_2 
##                           80                           80 
##          part_01_shape_Z_6_0          part_01_shape_Z_6_1 
##                           80                           80 
##          part_01_shape_Z_6_2          part_01_shape_Z_6_3 
##                           80                           80 
##          part_01_shape_Z_7_0          part_01_shape_Z_7_1 
##                           80                           80 
##          part_01_shape_Z_7_2          part_01_shape_Z_7_3 
##                           80                           80 
##           part_02_density_CI        part_02_density_E2_E1 
##                          704                          704 
##        part_02_density_E3_E1        part_02_density_E3_E2 
##                          704                          704 
##           part_02_density_FL      part_02_density_FL_norm 
##                          704                          704 
##           part_02_density_I1      part_02_density_I1_norm 
##                          704                          704 
##           part_02_density_I2      part_02_density_I2_norm 
##                          704                          704 
##           part_02_density_I3      part_02_density_I3_norm 
##                          704                          704 
##           part_02_density_I4      part_02_density_I4_norm 
##                          704                          704 
##           part_02_density_I5      part_02_density_I5_norm 
##                          704                          704 
##           part_02_density_I6      part_02_density_I6_norm 
##                          704                          704 
##         part_02_density_M000           part_02_density_O3 
##                          704                          704 
##      part_02_density_O3_norm           part_02_density_O4 
##                          704                          704 
##      part_02_density_O4_norm           part_02_density_O5 
##                          704                          704 
##      part_02_density_O5_norm      part_02_density_sqrt_E1 
##                          704                          704 
##      part_02_density_sqrt_E2      part_02_density_sqrt_E3 
##                          704                          704 
##        part_02_density_Z_0_0        part_02_density_Z_1_0 
##                          704                          704 
##        part_02_density_Z_2_0        part_02_density_Z_2_1 
##                          704                          704 
##        part_02_density_Z_3_0        part_02_density_Z_3_1 
##                          704                          704 
##        part_02_density_Z_4_0        part_02_density_Z_4_1 
##                          704                          704 
##        part_02_density_Z_4_2        part_02_density_Z_5_0 
##                          704                          704 
##        part_02_density_Z_5_1        part_02_density_Z_5_2 
##                          704                          704 
##        part_02_density_Z_6_0        part_02_density_Z_6_1 
##                          704                          704 
##        part_02_density_Z_6_2        part_02_density_Z_6_3 
##                          704                          704 
##        part_02_density_Z_7_0        part_02_density_Z_7_1 
##                          704                          704 
##        part_02_density_Z_7_2        part_02_density_Z_7_3 
##                          704                          704 
##             part_02_shape_CI          part_02_shape_E2_E1 
##                          704                          704 
##          part_02_shape_E3_E1          part_02_shape_E3_E2 
##                          704                          704 
##             part_02_shape_FL        part_02_shape_FL_norm 
##                          704                          704 
##             part_02_shape_I1        part_02_shape_I1_norm 
##                          704                          704 
##             part_02_shape_I2        part_02_shape_I2_norm 
##                          704                          704 
##             part_02_shape_I3        part_02_shape_I3_norm 
##                          704                          704 
##             part_02_shape_I4        part_02_shape_I4_norm 
##                          704                          704 
##             part_02_shape_I5        part_02_shape_I5_norm 
##                          704                          704 
##             part_02_shape_I6        part_02_shape_I6_norm 
##                          704                          704 
##           part_02_shape_M000             part_02_shape_O3 
##                          704                          704 
##        part_02_shape_O3_norm             part_02_shape_O4 
##                          704                          704 
##        part_02_shape_O4_norm             part_02_shape_O5 
##                          704                          704 
##        part_02_shape_O5_norm        part_02_shape_sqrt_E1 
##                          704                          704 
##        part_02_shape_sqrt_E2        part_02_shape_sqrt_E3 
##                          704                          704 
##          part_02_shape_Z_0_0          part_02_shape_Z_1_0 
##                          704                          704 
##          part_02_shape_Z_2_0          part_02_shape_Z_2_1 
##                          704                          704 
##          part_02_shape_Z_3_0          part_02_shape_Z_3_1 
##                          704                          704 
##          part_02_shape_Z_4_0          part_02_shape_Z_4_1 
##                          704                          704 
##          part_02_shape_Z_4_2          part_02_shape_Z_5_0 
##                          704                          704 
##          part_02_shape_Z_5_1          part_02_shape_Z_5_2 
##                          704                          704 
##          part_02_shape_Z_6_0          part_02_shape_Z_6_1 
##                          704                          704 
##          part_02_shape_Z_6_2          part_02_shape_Z_6_3 
##                          704                          704 
##          part_02_shape_Z_7_0          part_02_shape_Z_7_1 
##                          704                          704 
##          part_02_shape_Z_7_2          part_02_shape_Z_7_3 
##                          704                          704 
##                   weight_col 
##                         9940

Jak widać na podsumowaniu powyżej, dla wszystkich wierszy kolumna weight_col ma wartość NaN. Usuwamy ją ze zbioru danych:

data <- data[,-which(names(data) == 'weight_col' )]

Widać również, że część wierszy nie posiada wartości dla kolumn zaczynających się od part_02 oraz part_01.

W celu oczyszczenia danych usuwamy te wiersze.

    all_rows_count <- nrow(data)
    data <- data[complete.cases(data),]
    cleaned_rows_count <- nrow(data)
    removed_rows_count <- all_rows_count - cleaned_rows_count

Usunięto 869 wierszy. Stanowi to 8.7424547 % wszystkich wierszy.

6. Podsumowanie danych

Liczba wierszy: 9071

Liczba kolumn: 411

Liczba unikalnych wartości res_name: 801

Poniżej rozmiar data frame w pamięci (w Mb):

print(object.size(data), units='Mb')
## 36.8 Mb

7. Ograniczenie liczby klas do 50 najpopularniejszych wartości

W tej sekcji filtrujemy dane do wierszy, których klasa znajduje się wśród 50 najpopularniejszych.

Na początku grupujemy dane po atrybucie res_name i sortujemy.

top50 <- sort(table(data$res_name), decreasing=TRUE)[1:50]
top50names <- names(top50)

Poniżej znajduje się posortowana lista 50 najpopularniejszych klas.

top50names
##  [1] "SO4" "GOL" "EDO" "NAG" "CL"  "DMS" "ZN"  "CA"  "HEM" "MG"  "PO4"
## [12] "NA"  "NAD" "ACT" "FAD" "PEG" "IOD" "CD"  "K"   "PG4" "MN"  "NAP"
## [23] "FMN" "MLY" "LHG" "AMP" "NDP" "FE2" "EPE" "ADP" "PLP" "ACY" "HEC"
## [34] "BR"  "MAN" "CU"  "FE"  "FMT" "MPD" "C8E" "CIT" "CME" "PGE" "FES"
## [45] "H4B" "PLC" "CYC" "FEC" "GLC" "NI"

Filtrujemy za pomocą wyznaczonych 50 nazw

data <- filter(data, res_name %in% top50names)
data$res_name <- droplevels(data$res_name)

Pozostało 6376 wierszy.

8.Korelacja między zmiennymi

Korelację wyznaczamy dla kolumn numerycznych.

Pomijamy kolumny: “blob_coverage” “res_coverage” “title” “pdb_code” “res_name” “chain_id” “skeleton_data” “fo_col” “fc_col”

Dla zbioru danych korelację wyznaczamy za pomocą funkcji cor.

Następnie prezentujemy wyniki, za pomocą funkcji corrplot.

is_numeric_column_list <- unlist(lapply(data, is.numeric))

numeric_data <- data[, is_numeric_column_list]

cor_data <- cor(numeric_data, use = "pairwise.complete.obs") 

#pdf(file = "korelacja_miedzy_kolumnami_FULL.pdf")
corrplot(cor_data, method = "color", tl.col="black",
         tl.cex = 0.2, cl.cex = 0.2, title = "Korelacja między kolumnami")

#dev.off()

Z racji dużego rozmiaru macierzy (402 x 402) wykres jest nieczytelny.

Wynik można zobaczyć również w wyeksportowanym pliku pdf: korelacja_miedzy_kolumnami.pdf

W celu zwiększenia widoczności, ogarniczymy liczbę kolumn, tylko do tych zaczynających się od part_01:

is_part_01_column <- colnames(numeric_data) %like% 'part_01'
part_01_column_names <- colnames(numeric_data)[is_part_01_column]
filtered_numeric_data <- numeric_data[is_part_01_column]

cor_data2 <- cor(filtered_numeric_data, use = "pairwise.complete.obs") 

#pdf(file = "korelacja_miedzy_kolumnami_part_01.pdf")
corrplot(cor_data2, tl.col="black", order = "FPC",
         tl.cex = 0.3, title = "Korelacja między kolumnami")

#dev.off()

W pliku “korelacja_miedzy_kolumnami_part_01.pdf” znajduje się powyższa wizualizacja.

Dodatkowo sprawdzamy korelację dla kolumn nie zaczynających się od part (których jest najwięcej), oraz skeleton.

no_part_skeleton_data <- numeric_data %>% select(-starts_with("part")) %>% select(-starts_with("skeleton"))

cor_data3 <- cor(no_part_skeleton_data, use = "pairwise.complete.obs") 
cor_data3[is.na(cor_data3)] <- 0

#pdf(file = "korelacja_miedzy_kolumnami_no_part_skeleton.pdf")
corrplot(cor_data3, tl.col="black", order = "FPC", method = "square",
         tl.cex = 0.5, title = "Korelacja między kolumnami")

#dev.off()

Tutaj z racji dużo mniejszej liczby kolumn, wykres jest bardziej czytelny.

Jak można zauważyć, większość kolumn zawierających w swojej nazwie słowo atom, jest silnie skorelowana.

9. Liczba przykładów dla każdej klasy

sort(table(data$res_name), decreasing=TRUE)
## 
## SO4 GOL EDO NAG  CL DMS  ZN  CA HEM  MG PO4  NA NAD ACT FAD PEG IOD  CD 
## 982 587 466 396 380 327 318 282 234 194 169 161 129 116 112 104  96  87 
##   K PG4  MN NAP FMN MLY LHG AMP NDP FE2 EPE ADP PLP ACY HEC  BR MAN  CU 
##  76  71  59  55  54  54  52  45  45  43  42  41  41  37  36  33  33  32 
##  FE FMT MPD C8E CIT CME PGE FES H4B PLC CYC FEC GLC  NI 
##  32  31  29  28  28  28  28  27  27  27  26  26  25  25

10. Wykresy rozkładów liczby atomów (local_res_atom_non_h_count) i elektronów (local_res_atom_non_h_electron_sum)

chart_data_1 <- ggplot(data, aes(x = data$local_res_atom_non_h_count))
chart_layout_1 <- geom_histogram(col = 'blue', fill = 'orange', binwidth = 1)
chart1 <- chart_data_1 + chart_layout_1 + labs(title="Rozkład liczby atomów") + labs(x="Liczba atomów")
chart1

chart_data_2 <- ggplot(data, aes(x = data$local_res_atom_non_h_electron_sum))
#chart_layout_2 <- geom_histogram(col = 'blue', fill = 'orange', binwidth = 5)
chart2 <- chart_data_2 + chart_layout_1 + labs(title="Rozkład liczby elektonów") + labs(x="Liczba elektronów")
chart2

11. Analiza klas pod względem niezgodności liczby atomów i elektronów

Na początek wybieramy interesujące nas kolumny do porównań: local_res_atom_non_h_count, oraz dict_atom_non_h_count. Dodatkowo każdy wiersz zawiera nazwę klasy.

atoms_incompatibility <- unique(select(data, res_name, local_res_atom_non_h_count, dict_atom_non_h_count))

Dodajemy kolumnę z różnicą, wyliczoną na postawie 2 innych.

atoms_incompatibility_with_diff <- mutate(atoms_incompatibility, diff = abs(local_res_atom_non_h_count - dict_atom_non_h_count))

Sortujemy i wyświetlamy 5 pierwszych.

atoms_incompatibility_with_diff_sorted <- atoms_incompatibility_with_diff[order(-atoms_incompatibility_with_diff$diff),]
head(atoms_incompatibility_with_diff_sorted, 5)
##    res_name local_res_atom_non_h_count dict_atom_non_h_count diff
## 63      LHG                          8                    49   41
## 62      LHG                         11                    49   38
## 77      PLC                          7                    42   35
## 78      PLC                          9                    42   33
## 4       NDP                         22                    48   26

Poniżej znajduje się tabela pokazująca 10 klas z największą niezgodnością liczby atomów:

atoms_table_data <- select(atoms_incompatibility_with_diff_sorted, res_name, diff)[1:10,]
row.names(atoms_table_data) <- NULL
atoms_table_data %>% knitr::kable(col.names = c('res_name', 'Niezgodność liczy atomów')) %>% kable_styling()
res_name Niezgodność liczy atomów
LHG 41
LHG 38
PLC 35
PLC 33
NDP 26
PLC 24
PLC 23
NAP 22
PLC 22
NAP 17

Analogicznie postępujemy aby pokazać niezgodność liczby elektronów:

electrons_incompatibility <- unique(select(data, res_name, local_res_atom_non_h_electron_sum, dict_atom_non_h_electron_sum))

electrons_incompatibility_with_diff <- mutate(electrons_incompatibility, diff = abs(local_res_atom_non_h_electron_sum - dict_atom_non_h_electron_sum))

electrons_incompatibility_with_diff_sorted <- electrons_incompatibility_with_diff[order(-electrons_incompatibility_with_diff$diff),]

electrons_table_data <- select(electrons_incompatibility_with_diff_sorted, res_name, diff)[1:10,]
row.names(electrons_table_data) <- NULL
electrons_table_data %>% knitr::kable(col.names = c('res_name', 'Niezgodność liczy elektronów')) %>% kable_styling()
res_name Niezgodność liczy elektronów
LHG 275
LHG 257
PLC 236
PLC 224
NDP 170
PLC 170
PLC 164
NAP 158
PLC 158
NAP 112

12. Rozkład wartości wszystkich kolumn zaczynających się od part_01

Na początek wyszukujemy nazwy kolumn zaczynające się od part_01. Wyświetlamy 10 pierwszych.

is_part_01_column <- colnames(data) %like% 'part_01'
part_01_column_names <- colnames(data)[is_part_01_column]
head(part_01_column_names, 10)
##  [1] "part_01_shape_segments_count"   "part_01_density_segments_count"
##  [3] "part_01_volume"                 "part_01_electrons"             
##  [5] "part_01_mean"                   "part_01_std"                   
##  [7] "part_01_max"                    "part_01_max_over_std"          
##  [9] "part_01_skewness"               "part_01_parts"

Następnie filtrujemy dane, przekształcamy do postaci: 

filtered_data <- data[is_part_01_column]

gathered_data <- gather(filtered_data, 'col_name', "value", part_01_column_names)
dim(gathered_data)
## [1] 675856      2

wyświetlamy rozkład wartości, osobny wykres dla każdej kolumny:

k <- ggplot(gathered_data, aes(x = gathered_data$value))
i <- k + facet_wrap(vars(gathered_data$col_name), ncol = 3, scales = "free")
i + geom_histogram(bins = 25) + xlab("Rozkład wartości")

13.Interaktywny wykres z liczbą atomów, elektronów, oraz nazwą klasy

p <- ggplot(data, aes(local_res_atom_non_h_count, local_res_atom_non_h_electron_sum,
                       color=res_name)) + 
    geom_point() +
    xlab("Liczba atomów") +
    ylab("Liczba elektonów")
ggplotly(p)

14. Przewidywanie liczby elektronów i atomów na podstawie innych kolumn

Filtrujemy dane do kolumn numerycznych. Wykorzystujemy funkcję lm.

is_numeric_column_list <- unlist(lapply(data, is.numeric))
numeric_data <- data[, is_numeric_column_list]

without_electron <- names(numeric_data)[-which(names(numeric_data) =='local_res_atom_non_h_electron_sum')]

joined_query1 <- paste("local_res_atom_non_h_electron_sum ~ ", without_electron, sep = "")

electon_lm <- lm(joined_query1, numeric_data) #lm: fit linear models
electon_lm_summary <- summary(electon_lm)

Szacowana trafność regresji:

R^2

electon_lm_summary$r.squared
## [1] 0.0007736674

RMSE

sqrt(mean(electon_lm_summary$residuals^2))
## [1] 92.12367

Analogicznie postępujemy dla liczby elektronów:

without_atoms <- names(numeric_data)[-which(names(numeric_data) =='local_res_atom_non_h_count')]

joined_query1 <- paste("local_res_atom_non_h_count ~ ",without_atoms,sep = "")

atom_lm <- lm(joined_query1, numeric_data) #lm: fit linear models
atom_lm_summary <- summary(atom_lm)

Szacowana trafność regresji:

R^2

atom_lm_summary$r.squared
## [1] 0.0006942596

RMSE

sqrt(mean(atom_lm_summary$residuals^2))
## [1] 13.73096

15. Klasyfikator przewidujący wartość atrybutu res_name

Na początek oczyszczamy dane z kolumn, których nie powinniśmy brać do klasyfikacji:

columns_to_remove <- c('title','pdb_code','res_id',' chain_id','grid_space',' solvent_radius',' solvent_opening_radius',' part_step_FoFc_std_min',' part_step_FoFc_std_max',' part_step_FoFc_std_step')

cleaned_data <- data[ , -which(names(data) %in% columns_to_remove)]
cleaned_data <- cleaned_data %>% select(-starts_with("dict_"), -starts_with("local_"))

cleaned_data <- cleaned_data[, sapply(cleaned_data, nlevels) != 1]

Stratyfikujemy zbiór, trenujemy za pomocą algorytmu random forest:

Na koniec podsumowanie wyników:

# rfClasses <- predict(fit, newdata = testing)
# confusionMatrix(data = rfClasses, testing$Class)